Csúszásban a Microsoft új adatközponti AI-chipje
2026-ban kezdődhet csak a Braga kódnevű chip gyártása, mivel a tervezés és fejlesztés folyamatát nem várt akadályok lassítják.
Komoly akadályok gördültek a Microsoft elé terve megvalósításában, hogy házon belül növelje adatközpontjainak hatékonyságát, illetve nem utolsósorban csökkentse a kitettséget az olyan, a piacot jelenleg uraló nagy chipgyártók felé, mint az Nvidia vagy éppen az Intel. A szoftveróriás 2023 végén jelentette be, hogy két, kifejezetten adatközponti felhasználásra fejlesztett processzorral bővíti az Azure platformot, az Azure Maia 100 AI-gyorsítóval, valamint az ARM-alapú Azure Cobalt 100-zal.
A Microsoft azóta állítólag három chipen dolgozik a háttérben, a Braga, Braga-R és Clea néven említett komponenseken, amelyek adatközponti telepítését 2025, 2026 és 2027-re tervezte eredetileg. Az újgenerációs Braga kódnéven említett Maia chip azonban az eredeti ütemtervhez képest hat hónapos késéssel, valamikor 2026-ban kerülhet tömeggyártásba – árulták el a The Informationnek szellőztető források. Az AI gyorsan változó világában ez hatalmas csapás a Microsoftnak, mivel még idén szerette volna telepíteni a chipet adatközpontjaiban. A késés híre újabb okot ad a kételkedésre azzal kapcsolatban, hogy a redmondiaknak sikerül-e érvényesülni az Nvidia által dominált piacon, és nem utolsósorban arra világít rá, hogy a versenyképes szilíciumchipek fejlesztése komoly technikai és szervezeti kihívásokkal jár.
A chip fejlesztését akadályozó főbb tényezők közt a források említették többek közt a terveket érintő váratlan módosításokat és a szervezeten belüli magas fluktuációt, mely tényezők miatt az eredeti ütemterv tartása kivitelezhetetlennek bizonyul. Egyes csapatokon belül akár 20 százalékos lemorzsolódás is volt az elmúlt időszakban, mivel a szakemberek önként távoztak a cégtől a fokozódó óriáis nyomás miatt. Az egyik akadályt pedig maga a Microsoft kulcsfontosságú partnere, az OpenAI gördítette a cég elé azzal, hogy új funkciókat igényelt a fejlesztés késői szakaszában, melyek destabilizálták a chipek teljesítményét a szimulációk során.
Ollé, lesz SYSADMINDAY! Duna melletti szabadtéri helyszínen idén is megrendezzük a hazai Sysadmindayt, az IT-üzemeltetők világnapját. Standup, IT security meetup, szakmázás, barátok, még több sörcsap.
A két éve bejelentett Maia 100 chipet kifejezetten adatközponti AI-számításokhoz optimalizálták, így többek között nagy nyelvi modellek feltanítására alkalmas, és hogy kiszolgálja a Microsoft Azure alatt futó AI-munkafolyamatokat, így olyan cégek számára végez számítási háttérfolyamatokat, mint az OpenAI. A chip hűtési megoldása külön érdekesség, mert az első olyan szerverprocesszora a cégnek, melyet teljes egészében folyadékhűtéses rendszer (melyet a felépítéséből adódóan Sidekicknek keresztelt a gyártó) tart üzemi hőmérsékleten.
A koncepció csak a Microsoft számára jelentett újdonságot, mivel a nagy felhőszolgáltatók közül a Google már 2016-ban letette az alapjait saját tensor AI-gyorsítójának, az Amazon Web Services (AWS) pedig 2018-ban bemutatta saját chipjeit, a Graviton CPU-t és az Inferentia AI-processzort, 2020-ban pedig bejelentette a mesterséges intelligencia feltanítására létrehozott Trainiumot.
A Microsoft a riválisokhoz hasonlóan jelentős összegeket fektet be a saját fejlesztésű szilíciumba, de az iparági szakértők szerint a Braga valószínűleg így is elmarad teljesítmény terén az Nvidia Blackwell chipekhez képest, mire csúszással megjelenik a piacon, ezzel tovább növelve a két vállalat közti szakadékot. A késés eredményeként az Azure ügyfelei tovább fognak az Nvidia hardvereire támaszkodni, ami potenciálisan növelheti a költségeket. Eközben az Amazon és a Google erőteljesebben követel utat magának, mivel az Amazon Trainium 3 és a Google hetedik generációs Tensor feldolgozóegységei egyre nagyobb teret hódítanak az adatközpontokban.